pac-贝叶斯方法 贝叶斯方法和频率学派方法的区别,能找的的比较多的解释是,“他们看待世界的方式不相同,获得了一组随机样本,频率学派认为总体的参数是不变的,样本是随机获取的;而贝叶斯学派认为总体参数是随机的,而获样本是不变的。”频率学派的观点很像柏拉图的实在论一样,因此大部分人举例的时候喜欢用上帝视角来...
【论文:PAC-贝叶斯在线聚类算法】《PAC-Bayesian Online Clustering》L Li, B Guedj, S Loustau (2016) http://t.cn/RbDCBab
先验数据in贝叶斯BayesDatadata 系统标签: bayespacpriors先验datadependent DataDependentPriorsinPAC-BayesBoundsJohnShawe-Taylor1,EmilioParrado-Hern´andez2,andAmiranAmbroladze1Dept.ofComputerScience&CSML,UniversityCollegeLondonLondon,WC1E6BT,UK,jst@cs.ucl.ac.uk2Dept.ofSignalProcessingandCommunications,Universi...
而现在直接求解P(yi | X)是不好求的,所以可以利用它贝叶斯定理: p(yi | X) = p(X | yi) P(yi) / p(X), 因为对于每个类别而言,我们预测的这个X是一样的,所以分母P(X)就没有意义了, 最后就是求 argmax P(X | yi) P(yi) 对于训练接的样本,我们可以很方便的求解 P(yi) , 而P(X | yi...